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Python - 时间频谱图

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我有一些64通道EEG数据以256Hz采样，我正在尝试对每个通道进行时间频率分析并绘制频谱图 .

数据存储在numpy 3d数组中，其中一个维度的长度为256，每个元素包含所有采样时间点的微伏读数（每个数据通道的总长度为1秒） .

要清楚：我的3D阵列是64 * 256 * 913（电极电压试验） . 试验只是一个实验的单一试验 . 所以我想做的是从单次试验中获取单个电极，以及整个1D电压矢量并创建时频谱图 . 所以我想从数据[0，：，0]创建一个谱图 .

对于每个电极，我想要一个图，其中y轴是频率，x轴是时间，颜色/强度是功率

我试过在python中使用它：

from matplotlib.pyplot import specgram
#data = np.random.rand(256)
specgram(data, NFFT=256, Fs=256)

这给了我一些看起来像这样的东西：

enter image description here

马上就看起来不对，因为轴范围不正确

此外，当我为所有EEG通道运行相同的代码时，在我的所有数据上，我最终得到完全相同的图（即使我已经验证每个数据的数据不同）

我对信号处理很陌生，是不是在我的数据布局方式或我如何使用我的功能时出错？

python scipy signal-processing spectrogram time-frequency

1 回答

  • 0

    来自documentation的 specgram 函数：

    绘制频谱图 . 调用签名：specgram（x，NFFT = 256，Fs = 2，Fc = 0，detrend = mlab.detrend_none，window = mlab.window_hanning，noverlap = 128，cmap = None，xextent = None，pad_to = None，sides =' default'，scale_by_freq = None，mode ='default'，scale ='default'，** kwargs）计算并绘制x中的数据谱图 . 将数据分成NFFT长度段，并计算每个部分的频谱 . 窗口函数窗口应用于每个段，并且使用noverlap指定每个段的重叠量 . 谱图被绘制为色图（使用imshow） . x：1-D数组或序列包含数据的数组或序列

    看起来您的问题是您没有传递一维数据 . 尝试：

    from matplotlib.pyplot import specgram
specgram(data.flatten(), NFFT=256, Fs=256)
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